np.loadtxt("data.txt", delimiter=",") 有哪些传入参数

`np.loadtxt()`函数用于从文本文件中加载数据，并返回一个NumPy数组。以下是`np.loadtxt()`函数的一些常用传入参数：

- `fname`：要加载的文件名或文件路径。
- `dtype`：所需的返回数组的数据类型。默认为`float`。
- `comments`：用于标识注释行的字符。默认为`'#'`。
- `delimiter`：指定分隔符字符或字符串。默认为任何空格字符。
- `skiprows`：指定要跳过的行数。默认为0，即不跳过任何行。
- `usecols`：指定要加载的列索引或范围。默认为`None`，表示加载所有列。
- `unpack`：布尔值，用于指示是否将加载的数组进行解包。默认为`False`。
- `ndmin`：指定返回数组的最小维度。默认为0，即根据数据自动推断维度。
- `encoding`：指定文件的编码方式。默认为`None`，表示使用系统默认编码。

以下是一个示例：

import numpy as np
data = np.loadtxt('data.txt', delimiter=',', dtype=int, skiprows=1, usecols=(0, 1))

上述代码将从名为"data.txt"的文件中加载数据，使用逗号作为分隔符，指定数据类型为整数，跳过第一行，并只加载第一列和第二列。

请注意，这只是一些常用的传入参数，您可以根据具体的需求查阅NumPy官方文档以获取更详细的信息和其他可用参数。

相关问题

np.loadtxt如何跳过第一列

### 回答1：
可以使用`np.loadtxt`的`usecols`参数指定读取哪些列，可以传入一个列表或元组，表示要读取哪些列，可以使用索引来指定要跳过的列，例如要跳过第一列，可以将`usecols`设置为`tuple(range(1, num_columns))`，其中`num_columns`是数据中的总列数，表示读取第2列到最后一列，示例如下：

import numpy as np

# 生成测试数据
data = np.random.randn(5, 4)
np.savetxt('data.txt', data, delimiter='\t')

# 读取数据，跳过第一列
data = np.loadtxt('data.txt', delimiter='\t', usecols=tuple(range(1, data.shape[1])))

print(data)

输出：

[[-0.2344  0.7823  0.2464]
 [-0.3284  0.9446  0.5892]
 [ 0.5702 -1.4549 -1.579 ]
 [-0.1966 -0.5098 -0.7061]
 [-0.5236 -0.0679  0.2612]]

上述代码中，`usecols=tuple(range(1, data.shape[1]))`表示跳过第一列，读取第2列到最后一列的数据。

### 回答2：
np.loadtxt函数可以用于从文本文件中读取数据，并将其作为数组返回。默认情况下，它会将文件的每一行解析为一维数组，并将所有行的数组组合成一个二维数组。

要跳过第一列，可以使用loadtxt函数的参数delimiter来指定列之间的分隔符。首先，您可以将分隔符设置为包含文件中所有列之间的分隔符的字符串。

例如，如果您的文件每一行的列之间以空格分隔，则可以使用以下代码：

data = np.loadtxt('your_file.txt', delimiter=' ')

然后，您可以使用索引切片来选择要加载的列。要跳过第一列，您可以通过使用`[:,1:]`来选择从第二列到最后一列的所有列。

完整的代码如下：

import numpy as np

data = np.loadtxt('your_file.txt', delimiter=' ')
data = data[:, 1:]

这样，变量data将只包含从第二列到最后一列的数据。

### 回答3：
使用np.loadtxt函数加载文本文件时，可以通过使用参数skiprows来指定要跳过的行数。如果我们要跳过第一列，我们可以设置skiprows=0。以下是一个示例代码：

import numpy as np

# 加载文本文件，并跳过第一列
data = np.loadtxt('data.txt', skiprows=0, usecols=range(1, None))

print(data)

在这个例子中，我们使用np.loadtxt函数加载名为'data.txt'的文件，并通过设置skiprows=0来跳过第一行。同时，通过设置usecols=range(1, None)，我们指定加载数据时跳过第一列。

这样，加载到的数据将不包括第一列，然后我们可以根据需要进行进一步处理或分析。

注意：在加载文件时，我们还可以使用其他参数来指定数据的类型、分隔符等。根据您的具体需求，可以适当修改代码以满足要求。

file = csv.reader(f)如何将读取的数据转为numpy

可以使用NumPy库中的`loadtxt()`函数或者`genfromtxt()`函数来将CSV文件中的数据转换为NumPy数组。

以`loadtxt()`函数为例，可以使用以下代码将CSV文件中的数据读取并转换成NumPy数组：

import numpy as np
import csv

with open('data.csv', newline='') as f:
    reader = csv.reader(f)
    data = np.loadtxt(reader, delimiter=',')
    
print(data)

其中，`data.csv`为CSV文件的文件名，`delimiter=','`指定了CSV文件中的分隔符为逗号。`loadtxt()`函数的第一个参数需要传入一个可迭代对象，因此可以传入`csv.reader`对象。

如果CSV文件中包含了非数字类型的数据，可以使用`genfromtxt()`函数并指定数据类型和缺失值处理方式。例如：

import numpy as np
import csv

with open('data.csv', newline='') as f:
    reader = csv.reader(f)
    data = np.genfromtxt(reader, delimiter=',', dtype=float, missing_values='', filling_values=np.nan)
    
print(data)

其中，`dtype=float`指定了NumPy数组中的元素类型为浮点型，`missing_values=''`指定了CSV文件中的缺失值为空值，`filling_values=np.nan`指定了缺失值在NumPy数组中的填充值为`NaN`。